ГОТОВЫ К ЧЁРНОЙ ПЯТНИЦЕ?
Ваш интернет-магазин упадет на распродаже, если не найти узкие места заранее. Мы проверяем предел пропускной способности API через Yandex.Tank (до 500 RPS) и эмулируем полный путь покупателя от каталога до оплаты в Apache JMeter. Вы получите не просто отчет с графиками, а локализованные блокировки в базе данных и конкретные инструкции по тюнингу.
НАПРАВЛЕНИЯ РАБОТЫ
Специализированная подготовка высоконагруженных интернет-магазинов к пиковым продажам
Тестирование сценариев чекаута
Эмулируем покупателей в JMeter. Проверяем пропускную способность корзины, расчет скидок, интеграцию с платежными шлюзами и складскими системами при массовых покупках.
Локализация узких мест в БД
Поиск блокировок в БД. Локализация дедлоков при списании остатков в PostgreSQL/MySQL, утечек памяти в PHP/Node.js-воркерах и оптимизация медленных SQL-запросов.
Оптимизация веб-серверов и ОС
Настройка инфраструктуры. Тюнинг конфигурации Angie/Nginx, лимитов TCP-сокетов Linux, пулов PgBouncer и устранение троттлинга ресурсов в Kubernetes.
Синтетические стресс-тесты
Стресс-тесты в Yandex.Tank. Синтетическая нагрузка генераторами Phantom/Pandora для выявления пределов пропускной способности API-шлюзов и поиска лимитов железа.
РАЗБОРЫ АВАРИЙ И КЕЙСЫ
Как мы предотвратили сбои и сохранили выручку интернет-магазинов в пиковые периоды
Оптимизация чекаута перед распродажей
Проблема: При 200 RPS время отклика корзины росло до 8 секунд, сервер выдавал 504 ошибки, а база данных загружалась на 100% CPU.
Решение: С помощью JMeter сымитировали покупку для 10 000 пользователей. Локализовали дедлок в таблице остатков при конкурентных списаниях. Переписали запрос резервирования товаров, добавили недостающие индексы и перенастроили PgBouncer.
Результат: Аптайм 100% при пике в 500 RPS во время Чёрной Пятницы. Среднее время ответа корзины снизилось до 150мс.
Поиск предела пропускной способности API-шлюза
Проблема: Балансировщик сбрасывал соединения при росте нагрузки, в то время как процессоры серверов приложений простаивали.
Решение: Подали синтетический трафик через Yandex.Tank. Обнаружили исчерпание лимита файловых дескрипторов (nofile) и переполнение очереди соединений (backlog) в сетевом стеке ядра Linux. Скорректировали параметры sysctl и конфигурация воркеров Angie.
Результат: Пропускная способность выросла до 500+ RPS. Сетевые ошибки (connection reset) устранены, утилизация серверов выросла в 2.4 раза.
КАК МЫ РАБОТАЕМ
Системный подход к локализации и устранению проблем производительности
Анализ логов и APM
Разбираем реальный трафик и строим профиль нагрузки (соотношение просмотров, корзины и оплат), чтобы тест воспроизводил реальность, а не абстрактные запросы.
Скриптинг тестов
Пишем сценарии покупки в JMeter с динамической генерацией данных покупателей. Настраиваем Yandex.Tank для синтетических ударов по API-методам.
Подача нагрузки и мониторинг
Подаем нагрузку ступенчато, контролируя загрузку процессора, дисков, пулы БД, кэш-хиты Redis и время отклика на каждом шаге.
Локализация узких мест
Находим точную причину замедления системы: от блокировок таблиц и медленных запросов до лимитов в Docker/Kubernetes.
Тюнинг и проверка
Передаем разработчикам рекомендации по оптимизации запросов и конфигов. Проводим контрольный тест, чтобы подтвердить прирост производительности.
СТЕК ТЕХНОЛОГИЙ
Мы используем современные инструменты промышленного стандарта
RPS & LOAD CALCULATOR
Выберите ожидаемые параметры нагрузки вашего интернет-магазина, чтобы оценить сложность задачи, подобрать стек тестов и сформировать готовый запрос для обсуждения.